🦜🕸️ LangGraph自主学习
欢迎来到 终极语言图谱1.0课程! 🚀
此存储库旨在将您从完全的初学者带到构建生产就绪 自治代理 使用LangGraph和谷歌Gemini。
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📚 如何学习
本课程遵循 “边做边学” 哲学。每个模块都是一个独立的小项目。
- 概念(
concept.md)：请先阅读此内容以了解 *理论*. - 项目(
project.py)：运行此命令以查看 *工作实例*. - 挑战(
challenge.py)：一个破碎/不完整的剧本。 你的工作就是修复它！ - 解决方案(
solution.py)：卡住了？检查参考答案。
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🛠️ 设置
我们使用 紫外线 用于快速依赖管理。
- 安装uv:
# Windows
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh- 再进行:
uv sync- 设置API密钥:
重命名 .env.example 到 .env 并添加您的 Google API密钥.
cp .env.example .env
# Edit .env and add GOOGLE_API_KEY=...______________________________________________________________________
🗺️ 课程概述
1.基础：思维链
文件夹： 01-foundations
学习以下基础知识 节点, 边缘，以及 状态图我们构建了一个模拟思维过程的系统。
graph LR
START((Start)) --> Planner
Planner --> Analyst
Analyst --> Concluder
Concluder --> END((End))
style START fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
style END fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px- 目标：通过一系列函数传递状态字典。
- 跑:
uv run 01-foundations/project.py
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2.状态管理：订单机器人
文件夹： 02-state-management
大师 State 模式。学习如何使用 归约器 （比如 add_messages)并处理复杂的数据流。
graph LR
START((Start)) --> Validator
Validator --> Calculator
Calculator --> Receipt
Receipt --> END((End))- 目标：验证订单，计算总额，并打印收据。
- 跑:
uv run 02-state-management/project.py
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3.坚持：支持机器人
文件夹： 03-persistence
添加 记忆 给你的代理人！了解 检查点 和 线程ID 记住重启时的对话。
graph TD
START((Start)) --> Bot
Bot --> END((End))
subgraph "💾 MemorySaver"
Bot
end- 目标：一个聊天机器人，即使你重新启动脚本，它也会记住你的名字和问题。
- 跑:
uv run 03-persistence/project.py
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4.循环中的人：部署管理器
文件夹： 04-human-in-the-loop
学习如何 暂停 使用以下方式执行人工批准 interrupt_before 并继续 Command.
graph TD
START((Start)) --> Prepare
Prepare -->|Interrupt| Deploy
Deploy --> END((End))
style Deploy stroke:#f00,stroke-width:4px- 目标：一个部署系统，等待您在“部署”代码之前键入“yes”。
- 跑:
uv run 04-human-in-the-loop/project.py
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5.工具使用：旅行社
文件夹： 05-tool-use
构建一个真实的 反应代理学习如何将工具（函数）绑定到LLM，并让它决定何时调用它们。
graph TD
START((Start)) --> Agent
Agent -->|Call Tool| Tools
Tools --> Agent
Agent -->|Final Answer| END((End))- 目标：一个可以搜索航班（以及挑战中的天气！）的代理。
- 跑:
uv run 05-tool-use/project.py
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6.MCP集成：数据库分析师
文件夹： 06-mcp-integration
使用将您的代理连接到世界 模型上下文协议（MCP）。我们模拟与SQLite数据库的连接。
graph TD
START((Start)) --> Agent
Agent -->|MCP Protocol| SQLite[SQLite DB]
SQLite --> Agent
Agent --> END((End))- 目标：可以查询数据库以回答有关用户和订单的问题的代理。
- 跑:
uv run 06-mcp-integration/project.py
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7.特殊项目：A2A+MCP
文件夹： 07-special-project-a2a-mcp
合并 代理人对代理人 与…沟通 主控程序 工具。
- 侦察兵：查找表。
- 分析师：查询表格。
graph LR
START((Start)) --> Scout
Scout -->|Handoff| Analyst
Analyst --> END((End))
subgraph "Distributed Tools"
Scout -.-> ListTables
Analyst -.-> RunQuery
end- 目标：一个代理将关键信息传递给另一个代理以解决任务的管道。
- 跑:
uv run 07-special-project-a2a-mcp/project.py
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8.多代理编排：开发团队
文件夹： 08-multi-agent-orchestration
扩大规模！使用 主管模式.
graph TD
START((Start)) --> Supervisor
Supervisor -->|Route| Coder
Supervisor -->|Route| Tester
Coder --> Supervisor
Tester --> Supervisor
Supervisor -->|Finish| END((End))- 目标：一个“主管”，管理一个“程序员”和一个“测试员”来编写和验证代码。
- 跑:
uv run 07-multi-agent-orchestration/project.py
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9.Capstone：自主研究者
文件夹： 09-capstone-project
最后的老板。将你所学到的一切整合到一个强大的应用程序中。
graph LR
START((Start)) --> Researcher
Researcher -->|Draft| Editor
Editor -->|Review| END((End))
subgraph "Tools"
Researcher -.-> Search
end- 目标：研究主题、撰写草稿并在定稿前征求您批准的助理。
- 跑:
uv run 08-capstone-project/main.py
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